目录
输入和输出集成概述
Kinesis 插件使您能够从 Kinesis 数据流中读取数据,支持各种数据格式和配置。
Loki 插件允许用户将日志发送到 Loki 进行聚合和查询,从而利用 Loki 的高效存储能力。
集成详情
Kinesis
Kinesis Telegraf 插件旨在从 Amazon Kinesis 数据流中读取数据,使用户能够实时收集指标。 作为一个服务输入插件,它通过监听传入数据而不是定期轮询来运行。 配置指定了各种选项,包括 AWS 区域、流名称、身份验证凭据和数据格式。 它支持跟踪未送达的消息以防止数据丢失,用户可以利用 DynamoDB 来维护上次处理记录的检查点。 此插件对于需要可靠且可扩展的流处理以及其他监控需求的应用程序特别有用。
Loki
此 Loki 插件与 Grafana Loki 集成,Grafana Loki 是一个强大的日志聚合系统。 通过以与 Loki 兼容的格式发送日志,此插件可以高效地存储和查询日志。 每个日志条目都以键值格式结构化,其中键表示字段名称,值表示相应的日志信息。 按时间戳对日志进行排序可确保日志流在通过 Loki 查询时保持时间顺序。 此插件对密钥的支持使得安全管理身份验证参数变得更加容易,而 HTTP 标头、gzip 编码和 TLS 配置选项增强了日志传输的适应性和安全性,满足了各种部署需求。
配置
Kinesis
# Configuration for the AWS Kinesis input.
[[inputs.kinesis_consumer]]
## Amazon REGION of kinesis endpoint.
region = "ap-southeast-2"
## Amazon Credentials
## Credentials are loaded in the following order
## 1) Web identity provider credentials via STS if role_arn and web_identity_token_file are specified
## 2) Assumed credentials via STS if role_arn is specified
## 3) explicit credentials from 'access_key' and 'secret_key'
## 4) shared profile from 'profile'
## 5) environment variables
## 6) shared credentials file
## 7) EC2 Instance Profile
# access_key = ""
# secret_key = ""
# token = ""
# role_arn = ""
# web_identity_token_file = ""
# role_session_name = ""
# profile = ""
# shared_credential_file = ""
## Endpoint to make request against, the correct endpoint is automatically
## determined and this option should only be set if you wish to override the
## default.
## ex: endpoint_url = "http://localhost:8000"
# endpoint_url = ""
## Kinesis StreamName must exist prior to starting telegraf.
streamname = "StreamName"
## Shard iterator type (only 'TRIM_HORIZON' and 'LATEST' currently supported)
# shard_iterator_type = "TRIM_HORIZON"
## Max undelivered messages
## This plugin uses tracking metrics, which ensure messages are read to
## outputs before acknowledging them to the original broker to ensure data
## is not lost. This option sets the maximum messages to read from the
## broker that have not been written by an output.
##
## This value needs to be picked with awareness of the agent's
## metric_batch_size value as well. Setting max undelivered messages too high
## can result in a constant stream of data batches to the output. While
## setting it too low may never flush the broker's messages.
# max_undelivered_messages = 1000
## Data format to consume.
## Each data format has its own unique set of configuration options, read
## more about them here:
## https://github.com/influxdata/telegraf/blob/master/docs/DATA_FORMATS_INPUT.md
data_format = "influx"
##
## The content encoding of the data from kinesis
## If you are processing a cloudwatch logs kinesis stream then set this to "gzip"
## as AWS compresses cloudwatch log data before it is sent to kinesis (aws
## also base64 encodes the zip byte data before pushing to the stream. The base64 decoding
## is done automatically by the golang sdk, as data is read from kinesis)
##
# content_encoding = "identity"
## Optional
## Configuration for a dynamodb checkpoint
[inputs.kinesis_consumer.checkpoint_dynamodb]
## unique name for this consumer
app_name = "default"
table_name = "default"
Loki
[[outputs.loki]]
## The domain of Loki
domain = "https://loki.domain.tld"
## Endpoint to write api
# endpoint = "/loki/api/v1/push"
## Connection timeout, defaults to "5s" if not set.
# timeout = "5s"
## Basic auth credential
# username = "loki"
# password = "pass"
## Additional HTTP headers
# http_headers = {"X-Scope-OrgID" = "1"}
## If the request must be gzip encoded
# gzip_request = false
## Optional TLS Config
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
## Sanitize Tag Names
## If true, all tag names will have invalid characters replaced with
## underscores that do not match the regex: ^[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*.
# sanitize_label_names = false
## Metric Name Label
## Label to use for the metric name to when sending metrics. If set to an
## empty string, this will not add the label. This is NOT suggested as there
## is no way to differentiate between multiple metrics.
# metric_name_label = "__name"
输入和输出集成示例
Kinesis
-
使用 Kinesis 进行实时数据处理:此用例涉及将 Kinesis 插件与监控仪表板集成,以实时分析传入的数据指标。 例如,应用程序可以从多个服务中使用日志并以可视化方式呈现它们,从而使运营团队能够快速识别趋势并对发生的异常做出反应。
-
无服务器日志聚合:在无服务器架构中使用此插件,其中 Kinesis 流聚合来自各种微服务的日志。 该插件可以创建指标来帮助检测系统中的问题,通过第三方集成自动化警报流程,使团队能够最大限度地减少停机时间并提高可靠性。
-
基于流指标的动态扩展:实施一种解决方案,其中 Kinesis 插件使用的流指标可用于动态调整资源。 例如,如果处理的记录数激增,则可以触发相应的扩展操作来处理增加的负载,从而确保最佳的资源分配和性能。
-
使用检查点到 S3 的数据管道:创建一个强大的数据管道,其中 Kinesis 流数据通过 Telegraf Kinesis 插件处理,检查点存储在 DynamoDB 中。 这种方法可以确保数据一致性和可靠性,因为它管理处理数据的状态,从而实现与下游数据湖或存储解决方案的无缝集成。
Loki
-
微服务的集中日志记录:使用 Loki 插件收集在 Kubernetes 集群中运行的多个微服务的日志。 通过将日志定向到集中的 Loki 实例,开发人员可以在一个位置监控、搜索和分析来自所有服务的日志,从而更轻松地进行故障排除和性能监控。 此设置简化了操作,并支持对分布式应用程序中出现的问题做出快速响应。
-
实时日志异常检测:将 Loki 与监控工具结合使用,以实时分析日志输出中可能指示系统错误或安全威胁的异常模式。 在日志流上实施异常检测使团队能够主动识别和响应事件,从而提高系统可靠性并增强安全态势。
-
通过 Gzip 压缩增强日志处理:配置 Loki 插件以利用 gzip 压缩进行日志传输。 这种方法可以减少带宽使用并提高传输速度,在网络带宽可能受到限制的环境中尤其有利。 它对于高容量日志记录应用程序特别有用,在这些应用程序中,每个字节都很重要,并且性能至关重要。
-
使用自定义标头进行多租户支持:利用添加自定义 HTTP 标头的功能,在多租户应用程序环境中隔离来自不同租户的日志。 通过使用 Loki 插件为每个租户发送不同的标头,操作员可以确保正确的日志管理并符合数据隔离要求,使其成为 SaaS 应用程序的多功能解决方案。
反馈
感谢您成为我们社区的一份子! 如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。 请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。